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[Paper] LLMs 能预测自己的失败吗？通过内部电路实现自我意识
大型语言模型（LLMs）生成流畅且复杂的输出，但往往无法识别自己的错误和幻觉。现有方法通常……
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[Paper] 使用 Gold-Standard 质量指标改进 ML 训练数据
手工标记的训练数据对许多机器学习任务至关重要。然而，训练数据质量控制在文献中受到的关注很少，d...
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[Paper] Performative Policy Gradient：可执行强化学习中的最优性
部署后的机器学习算法常常会影响它们所作用的环境，从而改变标准强化学习所依赖的底层动态……
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[Paper] 快速失败，赢取巨大成功：重新思考 Speculative Decoding 中的 Drafting 策略 via Diffusion LLMs
Diffusion Large Language Models (dLLMs) 提供快速的并行 token 生成，但其单独使用受到固有的效率‑质量权衡的困扰。W...
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[Paper] 通过 KL 引导层选择对混合注意力模型进行蒸馏
将预训练的 softmax attention Transformers 蒸馏为更高效的混合架构，在其中交替使用 softmax 和 linear attention 层，是一种有前景的……
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[Paper] LEAD：最小化学习者-专家不对称的端到端驾驶
Simulators 可以生成几乎无限的驾驶数据，但在仿真中，imitation learning policies 仍然难以实现稳健的 closed-loop performance……
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[Paper] 浅层神经网络通过可学习的通道注意力学习低阶球面多项式
我们研究在 ℝ^d 的单位球面上学习一个低阶球面多项式（次数 ℓ₀ = Θ(1) ≥ 1）的问题，通过训练一个过参数化的模型来实现。
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[Paper] FlashVLM：文本引导的视觉令牌选择用于大型多模态模型
大型视觉语言模型（VLM）通常在每张图像或视频帧上处理数百甚至数千个视觉 token，导致二次注意力成本和 su...
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[Paper] 在4D中学习推理：用于视觉语言模型的动态空间理解
视觉语言模型（VLM）在通用理解方面表现出色，但在动态空间推理（DSR）方面仍然薄弱，即对对象 g... 的演变进行推理。
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[论文] 推进多模态教师情感分析：大规模 T-MED 数据集 与 有效的 AAM-TSA 模型
教师的情绪状态在教育情境中至关重要，对教学效能、学生参与度和学习成就产生深远影响。然而……
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[Paper] Step-DeepResearch 技术报告
随着大型语言模型（LLMs）向自主代理转变，Deep Research 已成为一个关键指标。然而，现有的学术基准如 BrowseComp 往往未能满足 …
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[Paper] WOC：双路径加权对象共识的高效实现
现代分布式系统面临一个关键挑战：现有的共识协议要么针对节点异构性进行优化，要么针对工作负载独立性进行优化，但两者无法兼顾……